Bagaimana Model Pembelajaran Mesin Dilatih?

Banyak orang menganggap pembelajaran mesin (ML) dengan AI, baik mereka menyadarinya atau tidak. ML adalah salah satu subset paling menarik dan penuh janji dalam bidang ini, dan semua bergantung pada pelatihan model pembelajaran mesin.

Jika Anda ingin algoritma menjawab pertanyaan atau bekerja secara otonom, Anda harus mengajarinya untuk mengenali pola terlebih dahulu. Proses itu disebut pelatihan dan merupakan langkah paling penting dalam perjalanan pembelajaran mesin. Pelatihan meletakkan dasar untuk penggunaan model ML di masa depan dan merupakan tempat keberhasilan atau kegagalan mereka berasal. Berikut adalah penjelasan lebih lanjut tentang bagaimana itu bekerja.

Dasar-Dasar Pelatihan Model Pembelajaran Mesin

Pelatihan pembelajaran mesin dimulai dengan penambangan data dalam banyak kasus. Ini adalah sumber daya yang akan Anda gunakan untuk mengajar algoritma, sehingga pelatihan yang handal dimulai dengan mengumpulkan informasi yang relevan dan akurat. Ilmuwan data sering memulai dengan kumpulan data yang mereka kenal untuk membantu menemukan ketidakakuratan, mencegah masalah di kemudian hari. Ingat, model ML Anda hanya dapat seefektif informasinya akurat dan bersih.

Selanjutnya, ilmuwan data memilih model yang sesuai dengan pengenalan pola yang diinginkan. Model-model ini bervariasi dalam kompleksitas, tetapi semuanya berkaitan dengan menemukan kesamaan dan perbedaan dalam kumpulan data. Anda akan memberikan model beberapa aturan untuk mengidentifikasi pola atau jenis informasi yang berbeda, kemudian menyesuaikannya sampai model dapat mengenali tren tersebut dengan akurat.

Dari sana, proses pelatihan adalah serangkaian percobaan dan kesalahan yang panjang. Anda akan memberikan algoritma beberapa data lagi, melihat bagaimana algoritma menafsirkannya, kemudian menyesuaikannya jika perlu untuk membuatnya lebih akurat. Seiring proses berlanjut, model harus menjadi semakin handal dan menangani masalah yang lebih kompleks.

Teknik Pelatihan ML

Dasar-dasar pelatihan ML tetap relatif sama antara metode, tetapi pendekatan spesifik bervariasi secara luas. Berikut beberapa teknik pelatihan pembelajaran mesin yang paling umum digunakan saat ini.

1. Pembelajaran Terawasi

Sebagian besar teknik ML jatuh ke dalam dua kategori utama: pembelajaran terawasi atau tidak terawasi. Pendekatan terawasi menggunakan kumpulan data yang dilabeli untuk meningkatkan akurasi. Input dan output yang dilabeli menyediakan baseline untuk model untuk mengukur kinerjanya, membantunya belajar seiring waktu.

Pembelajaran terawasi umumnya melayani salah satu dari dua tugas: klasifikasi, yang memasukkan data ke dalam kategori, atau regresi, yang menganalisis hubungan antara variabel yang berbeda, sering membuat prediksi dari wawasan ini. Dalam kedua kasus, model terawasi menawarkan akurasi tinggi tetapi memerlukan banyak upaya dari ilmuwan data untuk melabelinya.

2. Pembelajaran Tidak Terawasi

Di sisi lain, pendekatan tidak terawasi untuk pembelajaran mesin tidak menggunakan data yang dilabeli. Akibatnya, mereka memerlukan intervensi manusia minimal, sehingga mendapat julukan “tidak terawasi”. Hal itu dapat membantu mengingat peningkatan kekurangan ilmuwan data, tetapi karena mereka bekerja secara berbeda, model ini lebih cocok untuk tugas lain.

Model ML terawasi baik dalam bertindak berdasarkan hubungan dalam kumpulan data, sedangkan model tidak terawasi mengungkapkan apa hubungan tersebut. Model tidak terawasi adalah pilihan jika Anda perlu melatih model untuk mengungkap wawasan dari data, seperti dalam deteksi anomali atau optimasi proses.

3. Pelatihan Terdistribusi

Pelatihan terdistribusi adalah teknik yang lebih spesifik dalam pelatihan model ML. Ini dapat berupa terawasi atau tidak terawasi dan membagi beban kerja di seluruh beberapa prosesor untuk mempercepat proses. Alih-alih menjalankan satu kumpulan data melalui model, pendekatan ini menggunakan komputasi terdistribusi untuk memproses beberapa kumpulan data secara bersamaan.

Karena menjalankan lebih banyak data sekaligus, pelatihan terdistribusi dapat secara signifikan mempersingkat waktu yang dibutuhkan untuk melatih model. Kecepatan itu juga memungkinkan Anda untuk membuat algoritma yang lebih akurat, karena Anda dapat melakukan lebih banyak untuk memperbaikinya dalam waktu yang sama.

4. Pembelajaran Multitugas

Pembelajaran multitugas adalah jenis pelatihan ML lainnya yang melakukan beberapa hal secara bersamaan. Dalam teknik ini, Anda mengajar model untuk melakukan beberapa tugas yang terkait secara bersamaan, bukan satu per satu. Ide di balik pendekatan ini adalah bahwa pendekatan ini menghasilkan hasil yang lebih baik daripada tugas tunggal apa pun.

Pembelajaran multitugas berguna ketika Anda memiliki dua masalah dengan tumpang tindih antara kumpulan data mereka. Jika satu memiliki lebih sedikit informasi yang dilabeli daripada yang lain, apa yang dipelajari model dari kumpulan data yang lebih lengkap dapat membantu model memahami yang lebih kecil. Anda sering melihat teknik ini dalam algoritma pemrosesan bahasa alami (NLP).

5. Pembelajaran Transfer

Pembelajaran transfer serupa tetapi mengambil pendekatan yang lebih linier. Teknik ini mengajar model satu tugas, kemudian menggunakan itu sebagai baseline untuk memulai pembelajaran sesuatu yang terkait. Sebagai hasilnya, algoritma dapat menjadi semakin akurat seiring waktu dan menangani masalah yang lebih kompleks.

Banyak algoritma pembelajaran dalam menggunakan pembelajaran transfer karena ini adalah cara yang baik untuk membangun ke tugas yang semakin menantang dan kompleks. Mengingat bahwa pembelajaran dalam menyumbang 40% dari nilai tahunan dari semua analitik data, ini layak untuk dipahami bagaimana model ini terbentuk. 

Pelatihan Model Pembelajaran Mesin Adalah Bidang yang Luas

Teknik-teknik ini hanya contoh dari bagaimana Anda dapat melatih model pembelajaran mesin. Prinsip-prinsip dasar tetap sama di seluruh pendekatan yang berbeda, tetapi pelatihan model ML adalah area yang luas dan bervariasi. Metode pembelajaran baru akan muncul seiring teknologi yang diperbaiki, membawa bidang ini lebih jauh.